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我国是农产品生产大国,随着经济的发展和人民生活水平的提高,人们对农产品的需求开始不仅局限于数量,更注重品质。冷链物流的发展解决了农产品季节和地域的限制,能够有效减少运输过程中农产品的损耗和品质的下降。农产品运输车是农产品冷链物流中的重要载体之一。在天津食品安全低碳制造协同创新中心和国家科技支撑计划课题"车厢微环境信息感知与智能调控设备"的支持下,本文提出并研究了一种农产品运输车厢环境监测系统,监测农产品运输车厢内部的环境参数以及运输车的位置信息,实现了农产品运输车环境温湿度和风速风量参数的在线实时采集、监测显示、传输和存储功能;采用灰色理论和径向基函数预测车厢内温湿度变化,将预测结果放入统计过程控制图,可判定温湿度变化趋势所处的状态模式.,使用自适应模糊PID控制算法对车厢内环境温度进行调节,并使用MATLAB进行仿真分析。本系统以ARM嵌入式系统为控制核心,采用Linux操作系统,同时集成了温湿度和风速风量传感器网络、GPS全球定位功能模块、3G无线传输模块,搭建了 Qt监测界面,实现了对农产品运输车厢环境参数的全过程监测。本论文主要研究的内容包括以下几个方面:1)介绍了我国农产品冷链物流的现状,对农产品冷藏运输车进行了简要介绍,分析了农产品运输车厢环境监测技术及系统的发展趋势,同时对国内外农产品运输车的发展动态和趋势做了简要分析。据此,设计了监测系统的总体方案,包括其功能和结构,同时对功能模块和传感器网络进行了设计和选型。2)设计了系统软件总体结构和多线程程序流程,对传感器网络的总线和通信协议、GPS定位和3G传输软件流程进行了设计,编写了 Qt实时监测系统界面,实现了数据集成监测。3)提出了一种基于灰色理论和径向基神经网络的预测模型,对车厢内的温度进行预测报警,基于统计过程控制理论的判异报警模型定义了三种模型,提高了预测和报警的准确度。4)基于PID控制和模糊控制理论,采用自适应模糊PID算法对运输车厢内的环境温度进行控制,设计了一种自适应模糊PID控制器,通过MATLAB仿真分析,结果表明其控制效果相对于常规PID控制效果更优,系统超调量小、稳定性好。